基于flask的web端三维模型重建系统-毕业设计.zip

# 基于迁移学习的三维重建系统 ## 环境配置 - Node.js v16.14.0 - http-server@14.1.0 - python v3.9.7 - tensorflow==2.6.0 - keras==2.6.0 - numpy==1.22.3 - Pillow==9.1.0 - matplotlib==3.5.1 - open3d==0.15.1 - Flask==2.1.1 - waitress==2.1.1 ## 项目结构 ``` ├── readme.md ├── app.py ├── conf.py ├── data 服务端接收和生成的资源 │ ├── pcds 点云文件pcd格式 │ ├── plys 点云文件ply格式 │ ├── pngs_depth 生成的深度图 │ └── pngs_rgb 接收的rgb图像 ├── modules 处理模块 │ ├── conf.py │ ├── layers.py │ ├── model.h5 模型文件 │ ├── predict.py │ ├── utils.py │ └── __init__.py ├── static │ ├── css │ ├── js 渲染点云的js脚本 │ └── exhibit └── templates ├── exhibit.html ├── index.html ├── layout.html ├── result.html └── upload.html ``` ## 演示 详见mp4视频 ## 使用说明 1. 下载深度图预测模型[NYU Depth V2](https://pan.baidu.com/s/1iOwDb_HaM56BUI4B7iazWg?pwd=mome) (165 MB)，放置在```/modules/```下改名为model.h5 2. 首先确保服务端和测试端连接同一个局域网，可通过```ipconfig```查看所在局域网IP 3. 修改根目录下```conf.py```配置文件，将```server_model_ip```和```server_3d_ip```改为局域网IP 4. 在根目录下打开终端，输入```python app.py``` 5. 在根目录下打开另一个终端，输入```http-server -p 8080``` 6. 在PC的浏览器或手机浏览器输入 ```局域网IP:5000```，例如```192.168.3.3:5000```，即可使用该系统